【答案】应助回帖

真相是最大的奢侈品

11楼2011-10-11 15:14:43

wqp1986

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【答案】应助回帖

以前只接触过聚类分析，真的是学习了啊。

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12楼2011-10-15 00:56:29

lslwly99

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【答案】应助回帖

聚类分析一般通过变量之间的距离来实现，而主成分分析是通过方差来实现的，多看一下基本的教程，对理论有深入的了解就可以把问题从根本上解决了。

13楼2011-11-08 19:39:58

narenjasen

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那PLS实现聚类分析的原理是怎样的呀？原理！

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14楼2012-01-09 10:20:46

yangzichen

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【答案】应助回帖

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主成分分析可以用来实现聚类，但是主成分分析的局限性就是将高维数据相关性一棒子打死了，有时候反而不利于特征的提取，

这个年代很疯狂

15楼2012-03-26 19:39:44

wangjian881

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楼主是药学专业的，可能得给他举一些具体的例子，才比较好理解。

16楼2012-03-27 08:02:15

koyage

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【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1

聚类是对数据样例进行划分，形成若干个簇。
主成分分析是提取主要特征，这里的特征可以指若干属性。（同理指样例的时候分析出来的是相对于整个系统影响权重最大的样例）
一个样例可以有多个属性。

17楼2012-03-27 11:28:46

babaozhu

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【答案】应助回帖

聚类简单的说应该是一种直觉分类，比如一堆球，你按照自己喜欢的某种喜好，分成随便几拨，只要分的可以解释。
主成分分析可以理解为一种预处理方法，实际上是一种空间投影，比如一个三维空间的球，投射在平面上是一个圆，平面的形状虽然代表的了三维空间的主要特征，降低了空间复杂度，但是有一定的形状损失。如果不明白的话，可以看看矩阵论。
我估计你结果应该是先用聚类分析产生结果，再用PCA对这些结果降维，能在空间上表示出来。

18楼2013-05-18 16:48:35

xu_don

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【答案】应助回帖

聚类首先一种分类方法，如K均值分类。聚类利用数据本身的一些特性进行数据的分别，将类似的化为一类，例如你有一百个一百维的向量，通过聚类，进行分拣，分成几类，一类里面包含一部分向量。
PCA(主成分分析）是对一百维向量进行降维，也有说特征提取的，就是将一百个一百维的向量的信息，能够用一百个更低维的向量表示。
有时候主成分分析降维后的数据用于聚类，以提高分类速度和精度，这是因为主成分分析降维的时候，也是特征提取的时候，是数据的特性更加突出，更容易区分。

人生在于折腾

19楼2013-05-18 21:03:36

Ladarren

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引用回帖:

2楼: Originally posted by sukiyq at 2011-09-10 16:59:08
聚类是对无标签的数据进行分类，优势是无标签，就是不需要在训练前对训练集集中的数据点进行人为的事先分类，缺点是聚类得到的模型不一定反映数据的真实模型。

主成分分析是对高维数据进行降维的一种方法，数据维 ...

我在一篇论文里看到说根据聚类分析结果某种污染物单体的R²值最大，从而进一步验证该单体为最典型残留种态。用聚类分析也得到最主要的，科学吗？还有，那个R²是如何算出来的，谢谢。

20楼2014-03-05 16:09:48